基于GPU的遥感图像配准并行程序设计与存储优化

遥感图像配准是遥感图像应用的一个重要处理步骤.随着遥感图像数据规模与遥感图像配准算法计算复杂度的增大,遥感图像配准面临着处理速度的挑战.最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算领域得到了快速发展.结合GPU面向通用计算领域的优势与遥感图像配准面临的处理速度问题,研究了GPU加速处理遥感图像配准的算法.选取计算量大计算精度高的基于互信息小波分解配准算法进行GPU并行设计,提出了GPU并行设计模型;同时选取GPU程序常用面向存储级的优化策略应用于遥感图像配准GPU程序,并利用CUDA(compute unified device architecture)编程语言在nVIDIA Tesla M2050GPU上进行了实验.实验结果表明,提出的并行设计模型与面向存储级的优化策略能够很好地适用于遥感图像配准领域,最大加速比达到了19.9倍.研究表明GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景.     

基于角点特征和最大互信息的图像配准

基于互信息的配准方法是图像配准领域的重要方法。互信息是图像配准中常用的相似性度量,具有鲁棒、精度高等优点,但基于互信息的配准计算量大,制约了它的实际应用。文章提出一种基于角点和最大互信息配准方法:首先采用间接算法来计算曲率的极大值点,从而能快速准确的提取角点集;接着计算两幅图像角点集间的互信息,最后通过POWELL算法搜索使互信息最大以实现配准。实验表明,该算法计算简单,配准速度快,具有更好的精确性和鲁棒性。     

基于特征点Rényi互信息的医学图像配准

针对医学图像配准有鲁棒性强、准确性高和速度快的要求,文中提出一种基于特征点Rényi互信息的医学图像配准算法.起初从模板图像与待配准图像中依次提取出多尺度特征点,其次使用其空间坐标计算特征点Rényi互信息目标函数,实现图像配准.该算法有效地避免了多模噪声图像间的灰度差异影响,减少了待处理的数据量,同时使用Rényi互信息来消除目标函数所受的局部极值的影响,进一步提高了配准精度.实验证明该算法适于单模和多模医学图像配准,速度较快、精度高、鲁棒性强,是一种有效的自动配准方法,并且具有较好的临床应用价值.     

医学图像配准中基于图像梯度的灰度压缩

基于互信息的医学图像配准,其配准精度可以达到亚像素水平,精度高且鲁棒性好,但互信息的巨大计算量使配准速度较慢,不能达到临床使用要求,而互信息的计算速度与图像的灰度阶数有关。为此,针对互信息由于图像灰度级数过多造成互信息计算量大的问题,提出一种基于图像梯度的灰度压缩算法。算法采用图像的梯度信息,根据图像梯度对图像进行非线性灰度映射,同时利用小波对差异图像进行分解和重构。实验结果证明,该算法能减少图像灰度阶数,同时较好地保留图像的细节信息,在保持配准精度的前提下减少配准时间。     

基于共生互信息量的医学图像配准

该文考虑对应点及其邻域内不同方向上的像素点,将图像的空间与方向信息引入到配准中,提出了一种新的相似性测度--共生互信息量(Co-MI),并在此基础上构造了一种新的配准算法--最大共生互信息量法.实验结果表明在图像空间分辨率较低,有噪声影响和图像部分缺损的情况下,该算法具有计算速度快、精度高、鲁棒性强的特点.作为一种一般性的配准方法,共生互信息量同互信息一样,不仅可以用于图像的刚性和弹性配准,还可以应用到图像配准以外的更广阔的领域,如经济学、运筹学、模式识别等.     

粒子群与改进的鲍威尔算法相结合的多分辨率三维医学图像配准

为克服传统基于互信息的多模医学图像配准算法容易陷入局部最优的问题,提出了一种改进的多分辨率三维医学图像配准算法.该算法通过高斯滤波将三维医学图像进行多尺度化,形成多分辨率图像金字塔,以Mattes互信息作为配准框架的相似性测度.在图像金字塔的低分辨率层使用粒子群优化算法进行全局变换参数的搜索,然后以全局变换参数作为高分辨率层配准的初始参数,并以鲍威尔优化算法进行优化,完成最终的三维医学图像配准.实验结果表明,改进的算法不仅使待配准两幅图像空间位置对齐,而且较传统互信息算法提高了配准精度,鲁棒性更强,有效地解决了基于互信息的配准算法陷入局部最优的可能.     

基于互信息的磁共振颅脑图像配准

基于互信息的全局配准算法是近年图像配准研究的热点之一,此法具有精度高、鲁棒性强的特点.但是在计算互信息的时候,采用部分体积插值计算联合直方图无法避免在像素褴数倍位移处的局部极值,从而会造成误配准.分析了局部极值产生原因,然后根据信息熵的基本性质,提出了一种降低配准图像灰度等级的方法.这种方法抑制了因PV插值所引起的局部极值情况,平滑了信息熵的曲线.然后采用Powell优化算法对信息熵函数进行寻优.实验结果表明配准精度可以达到亚像素级.     

一种新的自动图像配准算法

图像配准是图像处理的一个重要技术,被广泛的用于遥感图像、医学影像、视频监控等诸多领域中。提出了一种新的配准算法,首先分析两幅图像的联合直方图点集的分布情况,基于此定义了直方图点集的散度公式,并将其作为两幅图片的相似性测量。为加速参数的搜索过程,配准是在小波域内进行的,并使用Powell算法来优化搜索策略。实验证明相对于基于互信息的图像配准算法,本算法参数优化方法选择可以更灵活,时间消耗更少,噪声鲁棒性更优。     

基于灰度互信息和梯度相似性的医学图像配准及其加速处理

研究基于归一化互信息的医学图像刚性配准算法,提出改进配准速度和改善配准精度的相应措施．配准处理包含3项主要计算处理,即空间变换、互信息计算以及优化搜索．针对不同计算处理分别研究了相应加速策略,提高其计算速度,实现三维体数据的快速配准．并且,针对传统基于互信息测度配准方法未利用图像灰度空间分布信息,提出将灰度变化梯度相似性与互信息相结合的配准方法,从而进一步提高了配准算法的精度和鲁棒性．实验结果表明了算法的有效性．     

基于邻域信息的红外与可见光图像互信息配准

基于互信息的配准方法以其自动化程度高和配准精度高的优点被广泛应用在图像配准中。文中针对红外与可见光图像配准中采用传统的互信息,仅考虑图像像素的灰度信息,而没有考虑图像像素之间空间信息的情况,提出了一种基于邻域信息的互信息配准算法。该算法充分利用图像像素之间的空间信息,在互信息计算中图像中每个像素的灰度值由其邻域像素的灰度值按照距离分配不同的权值共同得到。实验表明该算法使配准曲线更加光滑,配准过程中极值更易找出,提高了配准精度和抗噪能力。     

基于MPI的并行医学图像处理

本文就并行计算技术在医学图像处理领域应用的优势和现状,论述了医学图像处理算法的并行实现方法,并在并行计算集群上实现了CT图像Sobel算子边缘检测及基于互信息的单模PET图像配准的MPI并行算法。针对这两种不同应用和不同的机群规模分析了并行计算的性能,说明了并行计算技术在该领域的适用范围。     

基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究

采用基于不同尺度下的面向特征基元的影像分析方法对高分辨率遥感影像进行基于MPI的处理,即在对常规的影像数据划分方法进行总结分析的基础上,提出了基于特定环境下的非均匀数据划分策略;在进行基于影像数据库的MPI并行处理时,提出了一种新的数据流分配方法。处理结果表明,这两种方法均能够在一定环境下取得比常规方法更高的效率。     

面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法

空间数据特别是遥感影像数据的快速增加和应用需求的扩大,其组织效率和处理速度已经成为制约技术应用的瓶颈,地球剖分理论和高性能计算为上述问题解决提供了一种可能途径。针对上述问题,在遥感影像剖分面片数据模型的研究基础上,提出了剖分面片模板并行计算模式,设计并实现了一种面向剖分面片模板的遥感影像并行处理方法;该方法基于MPI（Message Passing Interface）与OpenMP（Open Multi-Processing）混合并行计算框架,构建算法并行处理模型,形成算法并行化类库,通过调用其内部方法实现计算任务的并行执行。通过一个遥感影像剖分化并行分割处理实例,验证了该方法的有效性。实验结果表明,该方法具有较好的分割效果和加速比,有一定的示范意义,为进一步提高遥感影像应用能力提供了借鉴。     

基于动态分界点计算的并行几何校正算法

近年来,遥感图像几何校正的并行处理成为重点研究的对象·但现有的并行算法尚存在一些问题,这些算法不具备负载平衡能力或者全局计算量大,而且局部操作非常耗时·针对以上不足提出了一种基于动态分界点计算的并行几何校正算法PI WA-DDC·通过LogP模型,推导出PI WA-DDC算法具有良好的可扩展性·通过在MPP上的测试数据,验证了该算法具有良好的负载平衡能力和高效处理几何畸变的能力·     

遥感卫星图像几何粗校正的数据并行方法研究

主要研究星上遥感图像的实时几何粗校正问题．卫星遥感图像现在一般都大到上万个像素行和列，采用传统的单个处理器的串行方式在星上进行实时处理是难以满足应用要求的．提出了一种在一维PE阵列的SIMD计算机上采用基于处理元阵列平移的数据并行校正方法，并根据NASA的LANDSAT-1卫星的有关的参数，对该方法进行了详细讨论，给出了具体的实现方法．通过对复杂性和加速比的讨论，表明该方法在性能上比采用单个处理器的串行方法提高了N倍．     

一种基于游程码的并行区域标记算法

区域标记是图像处理中常用的方法,为了满足实时图像处理要求,提出了一种基于游程码的并行区域标记算法.该算法采用带状方式划分子图,各计算节点先通过基于游程码的方法对子图进行本地标记,然后管理进程再通过计算子图边界游程码的连通关系完成全局标记.实验表明,该算法结果正确,性能较好,效率较高,具有近似于线性的加速比。     

医学影像非刚性配准的并行加速及优化

三次B样条函数拟合小形变需要大量控制点,且非刚性配准的迭代算法和归一化互信息计算量巨大,使得非刚性配准缓慢.为了提高配准速度,提出基于B样条函数的二级并行算法,其中对归一化互信息使用数据并行算法;对梯度下降流使用任务并行算法,并将数据并行算法嵌入到任务并行算法中.为减少计算量,提出图像多层次局部熵提取自由形变场活动控制点的算法,使活动控制点仅分布于待配准的目标之上,并使用B样条系数的快速算法进一步减少计算量;对由于控制点分布优化造成的各线程块并行计算量不平衡的问题,使用类似于Greedy算法的计算平衡算法使各线程块的计算量均衡.实验结果表明,使用B样条系数快速算法可以减少约50％的B样条系数计算量;与串行算法相比,使用二级并行算法以及控制点分布优化算法可以达到60～80倍的加速效果;比现有的数据并行配准算法可提速约6倍.     

基于剖分理论的遥感影像模板数据模型

随着数据量的增加和应用需求的扩大,遥感数据的高效组织管理和快捷处理速度已经成为制约遥感技术应用的瓶颈,地球剖分理论和高性能计算为上述问题解决提供了一种可能途径。针对上述问题,结合地球剖分模型,在遥感影像剖分面片的研究基础上,提出了剖分面片模板的概念模型及数据模型,设计了基于剖分面片模板的计算模式,构建了一个小型化剖分遥感影像模板数据库,并通过一个模板化应用的具体实例对上述模型进行了部分验证。实验结果验证了模型的可行性,提高了目标检索的效率。     

基于分块互信息和量子粒子群算法的图像配准

多模图像的配准是图像融合等图像处理需要先行解决的问题.本文提出了一种基于分块互信息和量子粒子群的配准方法,在配准中利用分块互信息值为相似性测度,并用量子粒子群算法求解配准所需的空间变换参数.实验表明:该方法能够避免陷入局部极小值而且速度得到明显改善,其运用于多模图像配准,可以得到理想的效果.